Anthropic dará a las empresas informes sobre tokens: el gasto de sus clientes se multiplicó por 9 en un año

Anthropic ha lanzado un conjunto de informes para clientes corporativos. Muestra cuánto gasta la empresa en tokens (las unidades de texto que se pagan al trabajar con un modelo), qué han hecho los equipos con ese dinero y dónde se ha atascado el trabajo. Al mismo tiempo se ha sabido que a la propia Anthropic le van bien las cosas.

En el segundo trimestre alcanzó beneficio operativo, es decir, ganó más con su negocio principal de lo que gastó. El indicador de net revenue retention, que mide cuánto dinero aportan los mismos clientes un año después, fue del 900%. Los clientes que en el tercer trimestre de 2025 gastaban un dólar hipotético, en el tercer trimestre de 2026 gastan nueve.

Qué verá exactamente el directivo

Los informes se basan en la analítica interna y en encuestas a los empleados. El responsable elige un periodo y obtiene una imagen del equipo:

• qué ha producido el equipo en esas fechas;
• cuánto ha costado en tokens y en dinero;
• en qué pasos se han roto los flujos de trabajo;
• recomendaciones para obtener mejores resultados.

Anthropic promete que, por defecto, no usará estos datos para entrenar sus modelos. Además, la compañía ha añadido presupuestos grupales compartidos de tokens. Antes el gasto estaba repartido entre personas concretas; ahora el equipo puede administrar un único fondo común.

En esencia, es una respuesta a la pregunta que más repiten los grandes clientes: si la inversión se amortiza. TechCrunch señala que el gasto en tokens crece sobre todo gracias a empresas respaldadas por fondos de capital riesgo. La mayoría de las compañías de la lista Fortune 500 todavía no ve un retorno apreciable de la IA.

La factura con la que no contaban los directores financieros

El cuadro lo completa un informe reciente de Jellyfish, empresa que hace analítica para desarrolladores. La compañía estudió el uso de herramientas agénticas de programación (las que escriben y corrigen código por sí solas) entre 276 mil clientes suyos.

• Claude Code y otras herramientas basadas en modelos de Anthropic siguen siendo las más populares. Representan casi un tercio de todas las modificaciones de código propuestas que se enviaron a revisión.
• El gasto en estas herramientas se ha multiplicado por 10 desde principios de año.
• Ahora supone cerca del 2% de todo el gasto en ingenieros.

Un 2% es poco, pero un aumento de diez veces no estaba presupuestado. Nicholas Arcolano, científico jefe de Jellyfish, afirma que, aunque el 2% parezca una cifra pequeña, la mayoría de los directores financieros no había previsto un crecimiento así. Según él, ya no basta con gastar: hay que optimizar los costes y exigir resultados a las herramientas. Los informes de Anthropic apuntan exactamente a ese punto.

Por qué los clientes no se van a la competencia

En verano OpenAI lanzó el modelo Astra, y parecía que desplazaría a Anthropic. De momento no ha ocurrido. Nicolás Albarrán, responsable de productos de IA de Jellyfish, cuenta que Codex (la herramienta de programación de OpenAI) apenas se notaba en sus datos durante mucho tiempo y empezó a crecer solo con la llegada de Astra.

A juzgar por la red social X, la competencia parece más reñida: allí todos dicen que Codex es mejor. En los datos reales el panorama es distinto. Anthropic había hecho un buen trabajo con los clientes corporativos, y la herramienta simplemente funcionaba bien.

La gente dedicó mucho esfuerzo a construir sus procesos en torno a ella y no tiene una razón suficiente para cambiarlo todo.

Para una gran empresa, el cambio es más complicado que para un programador individual. Albarrán señala otro factor: todos los grandes laboratorios están invirtiendo en forward-deployed engineering (FDE). Así se llama a los equipos que envían consultores de IA a trabajar dentro de la empresa cliente y a ayudar con la puesta en marcha. Los nuevos informes de Anthropic pueden considerarse una versión ligera de esa ayuda, sin personas en el lugar. Según Albarrán, cuanto más tiempo trabaja una empresa con un proveedor, más difícil resulta irse: cada sistema tiene sus rarezas, por ejemplo en cómo gestiona los archivos de instrucciones para agentes. Por eso el coste de cambiar de proveedor no llega a ser nulo.

Qué significa esto para quienes pagan

El mercado del código agéntico pasa de la carrera por la calidad del modelo a la lucha por retener clientes. Gana quien explica al cliente adónde ha ido el dinero. Si paga por Claude Code o alternativas similares, es hora de calcular el coste de los tokens por equipo y por resultado, y no solo por persona. Mientras estos informes sean recientes, su utilidad no está comprobada. Pero hacen visible el gasto en IA para el director financiero, y eso es un argumento de peso a la hora de renovar el contrato.